[发明专利]一种分时电价下的电动汽车充电负荷动态概率分布确定方法

摘要

本发明公开了一种分时电价下的电动汽车充电负荷动态概率分布确定方法,通过拉丁超立方采样技术得到包含电动汽车最初出行时刻、最后返回时刻和日行驶里程的电动汽车充电场景样本，以此构建不同充电场景下的电动汽车充电功率，获得单辆电动汽车在分时电价引导下的充电功率动态概率模型，进而得到辖区内所有电动汽车充电功率的动态概率分布，该方法相比采用确定行驶数据的电动汽车充电负荷确定方法，能够进行更全面的分时电价下辖区电动汽车充电负荷的评估；全面评估辖区电动汽车充电负荷的特性，为全面评估电动汽车充电负荷动态概率波动对运营商收益、电力系统运行风险的影响提供依据。

主权项

1.一种分时电价下的电动汽车充电负荷动态概率分布确定方法，其步骤为：A、记录辖区内每一小时的电动汽车充电分时电价u_i(i＝1,2,…,24)，电动汽车最初出行时刻的概率分布F₁(x)、最后返回时刻的概率分布F₂(x)以及日行驶里程的概率分布F₃(x)，辖区内电动汽车的单位里程耗电量的估计值W，辖区内电动汽车的充电效率估计值η，辖区内电动汽车的常规充电功率P，辖区内电动汽车充电桩控制指令变更的最小时间间隔Δt，辖区内电动汽车的数量N，拉丁超立方采样技术的采样规模M；B、根据一天中辖区内电动汽车充电桩控制指令变更的最小时间间隔Δt，确定一天被划分的控制时段数J：其中：L为24h；C、利用拉丁超立方采样技术，对辖区内的电动汽车最初出行时刻的概率分布F₁(x)、最后返回时刻的概率分布F₂(x)以及日行驶里程的概率分布F₃(x)进行采样、排序以及离散化处理，得到充电场景矩阵T：D、由充电场景矩阵T得到辖区内的电动汽车最初出行时刻的样本向量S、最后返回时刻的样本向量E以及充电时长的样本向量C：T＝[S；E；C]＝[T₁,T₂,…,T_k,…,T_K]    (2)其中：其中：k＝1,2,…,K，T_k为第k个充电场景向量，T_k＝[s_k,e_k,c_k]^T；S＝[s₁,s₂,…,s_k,…s_K]    (3)E＝[e₁,e₂,…,e_k,…e_K]    (4)C＝[c₁,c₂,…,c_k,…c_K]    (5)其中：s_k∈{1,2,…,J}，e_k∈{1,2,…,J}，c_k∈{1,2,…,J}；E、通过求解下式，可确定第k个充电场景的起始充电时间t_k：其中：i和j的关系为：为向上取整，t_q,k的取值满足出行需求：F、第k个充电场景下的单辆电动汽车充电策略X_k为：X_k＝[p_1,k,p_2,k…p_j,k…p_J,k]    (8)其中：p_j,k表示在第j(j＝1,2,…,J)个时间段的电动汽车充电功率，其取值为：G、第j个时间段单辆电动汽车的充电功率期望值μ_j和方差分别可以表示为：H、第j个时间段辖区电动汽车充电总负荷D_j的概率密度函数f(D_j)为：